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Enregistrement W2550191381 · doi:10.2527/jam2016-0311

0311 Joint association analysis of additive and non-additive genomic effects for growth and carcass traits of beef cattle

2016· article· en· W2550191381 sur OpenAlexaff
E. C. Akanno, Mohammed Abo-Ismail, L. Chen, Chengdao Li, J. A. Basarab, Graham Plastow

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBeef cattleMarbled meatFeedlotBreedAdditive genetic effectsSingle-nucleotide polymorphismAnimal scienceCrossbreedQuantitative trait locusGenetic associationSNPGeneticsGenome-wide association studyTraitDominance (genetics)GenotypeHeritabilityGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biological dominance effects of genes have been suggested as one of the genetic mechanism explaining heterosis. We performed a joint association analysis using genotypes from Illumina BovineSNP50 (50K) BeadChip to evaluate the contributions of additive and dominance genomic effects to the variance of growth and carcass traits in beef cattle and to identify genomic regions that potentially harbor genes or quantitative trait loci underlying the variation. A total of 6794 multi-breed and crossbred beef cattle with phenotype and 50K genotypes were used. Traits studied included birth weight (BWT), weaning weight (WWT), pre-weaning daily gain (PDG), average daily gain (ADG), yearling weight (YWT), hot carcass weight (HCW), back fat thickness (BFT), rib-eye area (REA), marbling score (MS), lean meat yield (LMY) and yield grade (YG). Additive and dominance genomic relationships were created based on 42,610 single nucleotide polymorphism (SNP) markers that passed the quality control. The model used accounted for fixed contemporary group effects (herd, year, data source, and sex), covariates of genomic breed composition, age of dam, weaning age, age at start of feedlot test, and slaughter age, and random maternal and maternal permanent effect depending on the trait analyzed. A single SNP analysis that partitions the SNP effects into additive and dominance components was used for genome-wide association. The proportions of total phenotypic variance explained by additive and dominance effects for the studied traits are presented in Table 1. After applying a false discovery rate at a 5% significance ly, for the additive component. For the dominance component, three SNPs (rs11level, a total of 66, 20, 2, 36, 66, 22, 9, 15, 10, and 3 SNPs were significantly associated with BWT, WWT, PDG, ADG, YWT, HCW, BFT, REA, LMY, and YG, respectively, for the additive component. For the dominance component, three SNPs (rs110564527, rs110361335, and rs41663796) and one SNP (rs43624164) were significantly associated with MS and WWT, respectively. The SNP rs110361335 located on chromosome 4 was found to be within islet cell autoantigen 1 (ICA1) gene which is involved in insulin regulation. In addition, SNP rs43624164 on chromosome 10 found to be near the gene ribosomal protein L10-like (RPL10L) had significant additive and dominance effects on WWT. Although, the proportions of phenotypic variance explained by dominance were moderate for growth traits with known heterosis effects, the results of this study suggest that dominance effects are polygenic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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